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Agent
AI Agent新对决:
LangGraph
与AutoGen的技术角力
LCEL看起来似乎无所不能,但是为什么还需要
LangGraph
呢?
LangGraph
AutoGen
对决
RAG
LLMOps框架Dify发布Workflow功能,RAG进入自由编排时代(附产品负责人分享PPT )
把大模型能力限制在封闭的问题内,让大模型更可控,提升整个应用的可解释性和鲁棒性,这样的思路也成为了业内共识,Langchain,llamaindex打开了黑盒过程,增强自由编排能力,如QueryPipeline,
Langgraph
RAG
自由编排
Workflow
应用编排的未来是Pipeline,LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline,提升应用开发的灵活性
值得一提的是,langchain在近日发布的0.1.0版本引入的agent自定义框架
langgraph
也是这方面的一个证明(注意:它并不是DAG方式实现)。
Query
Pipeline
大模型
微软
微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移:从Prompt Engineering到Flow Engineering
而当下层出不穷的agent,特别是MultiAgent框架或平台以及创业项目就能反映问题,比如langchain新推出了Agent开发框架
langgraph
,微软出了Task weaver,Autogen
LLM
范式迁移
RAG
LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后,Agent应用也可以实现了(附开发示例)
AgentExecutor的实现,支持ReAct模式的循环)在其上实现了一些Agent特有的组件,进而基于此实现了AgentPipeline,但langchain现在已经发现了这样设计在生产条件下的限制,推出了
langgraph
Agent
QueryPipeline
大模型
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